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Article details

Effect of diversified performance metrics and climate model weighting on global and regional trend patterns of precipitation and temperature

DOI: 10.3112/erdkunde.2019.04.04
Year: 2019
Vol: 73
Issue: 4
Pages: 303-322
Summary:

A main task of climate research is to provide estimates about future climate change under global warming conditions. The main tools for this are dynamic climate models. However, different models vary quantitatively - and in some aspects even qualitatively - in the climate change signals they produce. In this study, this uncertainty about future climate is tackled by the evaluation of climate models in a standardized setup of multiple regions and variables based on four sophisticated metrics. Weighting models based on their performance will help to increase the confidence in climate model projections. Global and regional climate models are evaluated for 50-year trends of simulated seasonal precipitation and temperature. The results of these evaluations are compared, and their impact on probabilistic projections of precipitation and temperature when used as bases of weighting factors is analyzed. This study is performed on two spatial scales: seven globally distributed large study areas and eight sub-regions of the Mediterranean area. Altogether, over 62 global climate models with 159 transient simulations for precipitation and 119 for temperature from four emissions scenarios are evaluated against the ERA-20C reanalysis. The results indicate large agreement between three out of four metrics. The fourth one addresses a new climate model characteristic that shows no correlation to any other ranking. Overall, especially temperature shows a high agreement to the reference data set while precipitation offers better potential for weighting. Because of the differences being rather small, the metrics are better suited for performance rankings than as weighting factors. Finally, there is conformity with previous model evaluation studies: both the model performance and the implications of weighting for probabilistic climate projections strictly depend on the selected region, season and variable. Thus, none of the climate models generally outperforms all others.

Zusammenfassung:

Eine Hauptaufgabe der Klimaforschung ist die Bereitstellung zuverlässiger Abschätzungen bezüglich des zukünftigen Klimawandels im Zuge der Globalen Erwärmung. Die wichtigsten Werkzeuge hierfür sind dynamische Klimamodelle. Jedoch erzeugen unterschiedliche Modelle quantitativ – und in einigen Aspekten sogar qualitativ – verschiedene Klimaänderungssignale. In dieser Studie wird diese Unsicherheit über das künftige Klima angegangen. Hierfür werden Klimamodelle in einem standardisierten Versuchsaufbau für unterschiedliche Regionen und Klimavariablen basierend auf vier differenzierten Evaluationsverfahren bewertet. Die Gewichtung der Modelle entsprechend ihrer so erfassten Leistungsfähigkeit erhöht das Vertrauen in Klimamodellprojektionen.  Globale und regionale Klimamodelle werden anhand von 50-jährigen Trends in der jahreszeitlichen Entwicklung von Niederschlag und Temperatur bewertet. Die Arbeit wird auf zwei Skalenniveaus durchgeführt: sieben große, global verteilte Gebiete sowie acht Unterregionen des Mittelmeerraums werden zur Modellbewertung verwendet. Insgesamt werden 62 Modelle mit 159 transienten Simulationen des Niederschlags und 119 der Temperatur aus vier Emissionsszenarien auf Grundlage der ERA-20C Reanalyse evaluiert. Die Ergebnisse zeigen hohe Übereinstimmung zwischen drei von vier Metriken. Die vierte Metrik untersucht eine Modellcharakteristik, deren Ergebnisse keinen Zusammenhang mit den übrigen aufweisen. Insgesamt zeigt insbesondere die Temperatur eine hohe Übereinstimmung mit den Beobachtungsdaten, wohingegen der Niederschlag größeres Potential für Gewichtungen bietet. Allerdings fallen die Unterschiede in der Modellbewertung insgesamt gering aus, so dass sich die vier Metriken eher zur Erstellung von Ranglisten als von Gewichtungen anbieten. Generell stimmen die Ergebnisse mit denen früherer Studien überein: sowohl für die Modellleistung als auch die Effekte der Gewichtung probabilistischer Klimaprojektionen gilt, dass sie jeweils von Untersuchungsregion, Jahreszeit und Variable abhängig sind. Entsprechend konnte kein Modell identifiziert werden, dass den anderen Modellen durchweg überlegen ist.

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